Critérios para a identificação de anomalias em fachadas com revestimento em argamassa Translated title: Criteria for identifying anomalies in mortar coating facades

Abstract

Resumo A identificação de anomalias para a elaboração de mapas de danos é uma tarefa complexa e depende do conhecimento das suas formas de manifestação. O objetivo deste estudo é propor critérios para a detecção de anomalias em revestimentos de argamassa, pela análise de imagens de fachadas, visando aperfeiçoar o mapeamento de danos. São propostos parâmetros específicos, relacionados a posição (geometria), configuração, agrupamento, origem e componentes construtivos próximos que direcionam para a identificação de cada dano, indicando o que é mais importante observar em cada caso. Para a aplicação do método proposto, são selecionados seis trechos de fachadas de edifícios de Brasília - DF. São obtidas as principais características que auxiliam na identificação da tipologia de cada anomalia e a aplicação realizada permite validar a abordagem proposta. Com os resultados alcançados, observa-se que os critérios estabelecidos conduzem para a identificação precisa das anomalias, tornando o processo de elaboração de mapas de danos mais eficiente e confiável, contribuindo para o estudo da degradação.

Translated abstract

Abstract The identification of anomalies for damage mapping is a complex task that depends on knowledge of their manifestation. The purpose of this study is to propose criteria for detecting anomalies in mortar coatings by analyzing facade images, aiming to improve damage mapping. Specific parameters related to position (geometry), configuration, grouping, origin and nearby construction componentes are proposed to guide the identification of each damage, indicating what is most important to observe in each case. To apply the proposed method, six sections of building facades in Brasília - DF are selected. The main characteristics that aid in identifying the typology of each anomaly are obtained, and the applied methodology validates the proposed approach. The results show that the established criteria lead to precise anomaly identification, making the damage mapping process more efficient and reliable, contributing to the study of degradation.